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        帶內(nèi)部署NB-IoT系統(tǒng)干擾問題研究

        2020-08-31 07:03:12張博軒
        數(shù)字通信世界 2020年8期
        關(guān)鍵詞:分配系統(tǒng)

        袁 曄,張博軒

        (寧夏回族自治區(qū)無線電監(jiān)測站,寧夏 銀川 750004)

        0 引言

        2019年7月17日,在國際電信聯(lián)盟無線通信部門5D工作組(ITU-R WP5D)第32次會議上,窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)技術(shù)被正式納入5G候選技術(shù)集合,作為5G的組成部分與3GPP新空口(5G NR)聯(lián)合提交至ITU。NB-IoT作為一項窄帶LTE技術(shù),專為低功耗廣域應(yīng)用而設(shè)計,使用一定頻段內(nèi)的授權(quán)頻譜,可以利用現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施和頻譜,具有廣覆蓋、低功耗、大連接、低成本的優(yōu)勢。

        NB-IoT支持帶內(nèi)部署(In-band)、保護帶部署(Guard-band)以及獨立部署(Stand-alone)共三種部署方式。其中,In-band是使NB-IoT相比其他低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)技術(shù)脫穎而出的重要優(yōu)勢,在In-band場景下,NBIoT網(wǎng)絡(luò)使用LTE帶內(nèi)的一個物理資源塊(PRB)。對于不存在IoT流量的帶內(nèi)部署,由于LTE和NB-IoT的基礎(chǔ)架構(gòu)和頻譜使用完全兼容,LTE可以將該PRB用于其他業(yè)務(wù)?;菊{(diào)度程序能將NB-IoT和LTE流量復(fù)用到同一頻譜上,從而最大程度地減小機器類通信(MTC)的總運營成本。

        當(dāng)然,在In-band場景中,NB-IoT與LTE兩個系統(tǒng)存在一定的耦合關(guān)系,兩者的頻帶相鄰,兩個系統(tǒng)間的相互影響程度比其他部署方式更大,因此,需要針對干擾問題做進一步分析和優(yōu)化。

        1 NB-IoT系統(tǒng)干擾分析

        根據(jù)干擾者與被干擾者雙方是否同處于NB-IoT系統(tǒng),可以將NB-IoT系統(tǒng)的干擾分為系統(tǒng)內(nèi)部干擾與系統(tǒng)間干擾兩類。

        1.1 NB-IoT系統(tǒng)內(nèi)部干擾分析

        針對NB-IoT系統(tǒng)內(nèi)部的干擾,根據(jù)干擾的雙方所處的頻段是否一致,可以將NB-IoT系統(tǒng)內(nèi)部的干擾分為鄰頻干擾與同頻干擾兩類:

        (1)鄰頻干擾:在NB-IoT下行鏈路中,子載波間隔與LTE一樣仍為15 kHz,仍采用LTE中的物理技術(shù),NB-IoT與LTE的子載波依舊保持正交,因此其鄰頻干擾可以忽略[1,2]。

        (2)同頻干擾:NB-IoT是建設(shè)在蜂窩網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的,所以系統(tǒng)內(nèi)干擾是NB-IoT的主要干擾因素。蜂窩組網(wǎng)時,在滿足一定復(fù)用距離要求下,允許兩基站使用同樣的頻率,頻率的復(fù)用導(dǎo)致同頻干擾不可避免[3]。此外,由于NB-IoT的射頻帶寬為180 kHz,具有較明顯的窄帶特性和較高的功率譜密度,這一特性導(dǎo)致小區(qū)間同頻干擾現(xiàn)象更為嚴(yán)重。

        1.2 NB-IoT系統(tǒng)與LTE系統(tǒng)間共存干擾分析

        根據(jù)NB-IoT系統(tǒng)與其他無線通信系統(tǒng)干擾的鏈路的性質(zhì),可將系統(tǒng)間干擾分為下行干擾與上行干擾兩類[4,5, 6]:

        (1)下行干擾:對于In-band場景,在下行鏈路中,NB-IoT子載波間隔與LTE同為15 kHz,保證了NB-IoT與LTE子載波的正交結(jié)構(gòu),因此下行鄰頻干擾可以忽略。

        (2)上行干擾:單音(Single-tone)和多音(Multi-tone)是NB-IoT系統(tǒng)上行鏈路的兩種傳輸模式。其中,多音傳輸模式的子載波間隔為15 kHz,此時NB-loT子載波與LTE子載波保持正交。而單音傳輸模式子載波間隔有15 kHz和3.75 kHz兩種情況,當(dāng)子載波間隔為3.75 kHz時不滿足正交關(guān)系,可能引起系統(tǒng)間干擾。因此,對于In-band場景而言,只需要評估子載波間隔為3.75 kHz的單音傳輸模式NB-IoT與LTE共存時的干擾。根據(jù)文獻[7]中報道的仿真與分析,有以下結(jié)論:

        第一,對于In-band場景中NB-IoT對LTE的干擾,當(dāng)LTE與NB-IoT的間隔大于等于兩個PRB,可以將干擾帶來的損失控制在1 dB以內(nèi),因此對于NB-IoT系統(tǒng)與LTE系統(tǒng)間干擾,可以通過增大PRB間隔實現(xiàn)。

        第二,對于In-band場景中LTE對NB-IoT的干擾,假設(shè)LTE系統(tǒng)的泄露僅考慮左邊或右邊相鄰的PRB,則其對于In-band NB-IoT系統(tǒng)產(chǎn)生的鄰道干擾基本滿足RAN4共存要求,即NB-IoT系統(tǒng)的SNR損失小于1 dB,但在高信噪比的地方,性能損失偏大。

        2 NB-IoT系統(tǒng)抗干擾技術(shù)方案

        考慮到NB-IoT技術(shù)的低成本特性,不宜采用跳頻通信、智能天線等較復(fù)雜的抗干擾技術(shù)。相對而言,從資源分配角度來抑制干擾的方案更適合注重成本因素的NB-IoT系統(tǒng)。以下介紹幾種基于資源分配的NB-IoT系統(tǒng)抗干擾技術(shù)思路[8,9,10]。

        2.1 基于小區(qū)內(nèi)干擾協(xié)調(diào)的頻譜優(yōu)化調(diào)度方案

        針對大量UE同時訪問導(dǎo)致嚴(yán)重干擾的情況,該方案采用基于聚類的調(diào)度算法[8]。首先,使用改進的K-means算法對大量存在的NB-IoT終端進行聚類[11]。然后,在優(yōu)先級的基礎(chǔ)上提出頻譜調(diào)度策略。實驗結(jié)果證明此優(yōu)化策略可以有效緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞,提高網(wǎng)絡(luò)的頻譜利用率。該方案主要包含以下步驟:

        2.1.1 模型建立

        (1)到達過程建模:隨機到達曲線為設(shè)為α∈F,對應(yīng)界函數(shù)為NB-IoT業(yè)務(wù)到達流模型為A(t)∈sa,則對于任意的時刻t≥0和時延x≥0,其滿足:

        (2)服務(wù)過程建模:隨機服務(wù)曲線為設(shè)為β∈F,對應(yīng)界函數(shù)為NB-IoT業(yè)務(wù)服務(wù)流模型為S∈sc,則對于任意的時刻t≥0和時延x≥0,其滿足:

        假設(shè)基站的服務(wù)能力為C,則服務(wù)曲線為β(t)=Ct,服從S∈sc<0,Ct>。

        2.1.2 接入延遲分析

        假設(shè)NB-IoT系統(tǒng)中的終端總量為n,將NB-IoT系統(tǒng)的時延記為D(t),系統(tǒng)處理業(yè)務(wù)的最長時限為T,每個終端發(fā)送的分組的大小為l,則通過隨機網(wǎng)絡(luò)計算方法[12],得出網(wǎng)絡(luò)時延下界分布函數(shù)為:

        2.1.3 終端聚類

        使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-means算法對NB-IoT系統(tǒng)中的終端進行聚類,網(wǎng)絡(luò)中的n個終端集合記為D={x1,x2,…,xn},聚類后的分簇結(jié)果記為C={C1,C2,…,Ck}。K-means算法以最小化Sum of squared errors (SSE)為目標(biāo),使用迭代算法可以將所有終端分類到k個蔟中。

        2.1.4 上行頻譜調(diào)度

        基于第三步驟中對終端的聚類分蔟結(jié)果,針對時間對不同的蔟進行調(diào)度,以減輕網(wǎng)絡(luò)中的擁塞為目標(biāo),因此,在滿足業(yè)務(wù)QoS要求與能量消耗的約束條件下,最大化網(wǎng)絡(luò)的接入能力。調(diào)度過程如下:

        (1)業(yè)務(wù)初始優(yōu)先級R1i的設(shè)置:根據(jù)蔟距離基站的距離為不同蔟設(shè)置不同的初始優(yōu)先級,距離越近,初始優(yōu)先級越高。

        (2)業(yè)務(wù)任務(wù)緊急程度R2i的計算:根據(jù)業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中的等待時間長度,等待時長越長,緊急程度越高。

        (3)業(yè)務(wù)綜合優(yōu)先級的計算:以R1i和R2i為基礎(chǔ),計算i業(yè)務(wù)的綜合優(yōu)先級Ri。

        (4)蔟中心值的計算:根據(jù)業(yè)務(wù)的生成以及所在蔟,計算每個蔟的中心值。

        (5)使用迭代的思想,按照蔟中心值從高到低進行頻譜調(diào)度,完成一項任務(wù)后對所有業(yè)務(wù)優(yōu)先級進行更新。

        圖1 NB-IoT用戶平均接入時延隨用戶數(shù)目變化曲線

        圖1與圖2分別是NB-IoT用戶平均接入時延隨用戶數(shù)目與分組長度變化的曲線圖,圖中紅色曲線是該方案性能,藍色曲線是隨機頻譜分配算法性能??梢钥闯?,由于該算法對終端進行了分類,并且設(shè)計了基于優(yōu)化時延的分簇配置,抑制了小區(qū)內(nèi)部多終端間的干擾,所以接入時延有較大幅度的降低。

        圖2 NB-IoT用戶平均接入時延隨分組長度變化曲線

        2.2 基于頻譜分配的小區(qū)間抗干擾方案

        由于每個小區(qū)的NB-IoT業(yè)務(wù)量規(guī)模巨大,因此存在不同小區(qū)大量業(yè)務(wù)并發(fā)產(chǎn)生的場景,針對此時產(chǎn)生的下行干擾問題,可采取頻譜分配方式,提高能夠并行服務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)目。在建模時,該方案采用基于圖論的建模方法[9]。在無線網(wǎng)絡(luò)中,資源分配問題可根據(jù)圖論的基本定義轉(zhuǎn)化為不同的圖著色問題。具體到所討論的干擾問題,首先根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓撲構(gòu)建干擾圖,通過對該干擾圖進行著色,將不同的頂點集合分組,進而得到能夠減少干擾的資源分配方案[13,14]。

        2.2.1 干擾圖的構(gòu)建及弦化處理

        由于NB-IoT的終端設(shè)備一般為靜態(tài)設(shè)備,因此,基站有充足的時間確定設(shè)備的地理位置,并且可以進行多小區(qū)間信息的互相傳送。方案的第一步是在各宏基站中構(gòu)造干擾圖,以對應(yīng)NB-IoT網(wǎng)絡(luò)的拓撲。構(gòu)造的干擾圖為無向圖,記為Ginitial=(V,Einitial),其中,V和Einitial分別是點的集合和邊的集合。干擾圖中的點表示一個基站到與其關(guān)聯(lián)的NB-IoT用戶的下行鏈路,若兩個點所對應(yīng)的業(yè)務(wù)不能使用相同的子載波,則對應(yīng)鏈路之間存在干擾,在干擾圖中就表示為由一條邊鄰接的連個點。

        圖3 干擾圖及其弦化舉例

        根據(jù)無向圖中團的定義,干擾圖中不能使用相同頻譜資源的點構(gòu)成極大團。因此,通過對極大團的求解,能夠獲得資源分配方案。但是,干擾圖中的一個點可能同時屬于多個極大團,對這類點的頻譜分配會給其所在的多個極大團帶來不同影響[15]。因此,需要首先列舉

        出圖中所有極大團,才能全面分析頻譜分配對每個業(yè)務(wù)的影響。然而,對于一般的圖而言,隨著點的數(shù)目增長,極大團的數(shù)目呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢,求解算法過于復(fù)雜。而弦圖中的極大團可以用多項式時間算法求解[16]。因此,對于干擾圖Ginitial=(V,Einitial),可先使用最大勢最小弦化算法將其弦化為弦圖Gg=(Vg,Eg),得到低復(fù)雜度的頻譜分配算法。

        2.2.2 基于弦圖的頻譜預(yù)分配

        頻譜分配算法如表1所示。

        表1 基于弦圖的最大并行用戶數(shù)頻譜預(yù)分配算法流程

        表1中,在獲得NB-IoT終端的弦圖之后,所有的極大團都可以通過完美消除序列算法(PEO)以線性時間復(fù)雜度解出。如果某個極大團出現(xiàn)過載,則使用迭代法阻塞網(wǎng)絡(luò)中NB-IoT業(yè)務(wù),直至子載波數(shù)目可以滿足每個極大團的需求[17]。

        2.2.3 去弦化修復(fù)分配

        在干擾圖的弦化過程中,需要通過加邊的方式將原圖轉(zhuǎn)化為弦圖。圖中增加的邊使原本不存在頻譜沖突的兩點鄰接,導(dǎo)致在資源分配中此兩點無法使用相同的子載波,造成過于保守的資源分配結(jié)果。因此需要對分配結(jié)果進行修復(fù),去掉加邊所導(dǎo)致的資源沖突,從而得到最終的子載波分配向量,如表2中的算法2所示。首先,初始化(步驟1);然后,找到所有與加邊相鄰接的點的集合(步驟2);最后,為NB-IoT業(yè)務(wù)分配去掉加邊后仍然可用的資源(步驟3)。

        表2 弦圖修復(fù)分配算法流程

        2.3 基于時隙功率分配的小區(qū)間抗干擾方案

        該方案提出一種基于QoS感知(QoS-aware)資源分配算法,通過適當(dāng)調(diào)節(jié)功率水平來改善信干噪比(SINR),以減少每個用戶的重復(fù)因子,進而提高NBIoT系統(tǒng)的總速率[10]。通過對NB-IoT小區(qū)間同頻干擾的量化分析,設(shè)用戶ib在時隙t上的上下行數(shù)據(jù)速率分別為用戶i在時隙t上的上下行調(diào)度變b量分別為xjb,t與xib,t,基站b的最大下行功率為Pbmax,用戶的最大上行功率為Pjb,max,從而建立多小區(qū)間基于時隙功率分配的優(yōu)化模型如下[10]:

        其中,目標(biāo)函數(shù)為最大化NB-IoT系統(tǒng)的上下行速率總和;約束1和2表示調(diào)度變量為二進制變量;約束3和4保障了被調(diào)度用戶的上下行速率要求;約束5和6保障了基站與用戶的發(fā)射功率不得超過最大值。

        上述問題為混合整數(shù)非線性優(yōu)化問題,為了求解此問題,參照每位用戶的SINR計算出對應(yīng)的MCL值,從而得出重傳次數(shù),在此基礎(chǔ)上設(shè)計一個兩步驟的迭代算法,第一步驟,按照所限定的重傳次數(shù)為控制分組與數(shù)據(jù)分組的傳輸分配時隙;第二步驟,優(yōu)化功率分配,從而最大化系統(tǒng)的速率。具體方案如下:

        (1)時隙的分配。對時隙調(diào)度變量采取松弛處理,將上下行二級制調(diào)度變量xjb,t與xib,t松弛為[0,1]上的連續(xù)變量xjb,t與xib,t,利用凸優(yōu)化理論,最優(yōu)解等價于將時隙分給產(chǎn)生最高信道增益的用戶,即時隙調(diào)度變量 xjb,t與 xib,t的解為下式 :

        (2)功率的分配。在第一步驟計算出時隙調(diào)度結(jié)果的基礎(chǔ)上,對上下行最優(yōu)功率的求解可以解耦,分別轉(zhuǎn)化為對上行最優(yōu)功率的求解問題和對下行最優(yōu)功率的求解問題。分別對上行最優(yōu)功率和下行最優(yōu)功率問題應(yīng)用Lagrangian分解算法,引入Lagrange算子λib與μib,λjbb與μjb,求解最優(yōu)化的功率分配變量如式(6)與(7)。

        3 結(jié)束語

        頻譜資源是有限的資源,隨著NB-IoT系統(tǒng)的快速發(fā)展,In-band場景的成本優(yōu)勢將逐漸凸顯出來,越來越多的NB-IoT網(wǎng)絡(luò)會選擇采用In-band場景部署。但考慮到系統(tǒng)間的耦合,In-band場景下的NB-IoT系統(tǒng)所面臨的系統(tǒng)內(nèi)及系統(tǒng)間干擾問題也更嚴(yán)重。本文分析了Inband場景NB-IoT系統(tǒng)所面臨的主要干擾因素,總結(jié)了幾種基于資源分配的抗干擾技術(shù)方案,對NB-IoT系統(tǒng)的發(fā)展及其抗干擾性能的優(yōu)化具有積極的參考意義。

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